产品详细介绍4路高清/标清H.264编码器/4路HDMI高清编码器--Kylines LMT8400HD                   IPTV行业又添利器，Kylines LMT8400HD 4路高清编码器,采用最为先进的H.264/AVC视频压缩算法和MPEG4 AAC音频压缩算法，在低网络带宽下也具备优异的视频表现和音频还原性。在1Mbps视频码率和30kbps的音频码率下也能实现高清视频在互联网络上的完美呈现。为适应各种复杂的网络音视频协议Kylines LMT8400HD提供了多种视频格式和流媒体协议，例如RTMP, RTSP/RTP, MMS, UDP，HLS。用户可以通过网络流行的Flash播放器，VLC播放器，Windows Media Player等进行直播视频观看。可广泛用于网络视频直播，手机视频直播，远程会议，酒店VOD，校园广播，医院专家会诊等众多应用领域。Kylines LMT8400HD内部集成支持多协议并发服务器，服务器可同时支持UDP、RTSP、HTTP、RTMP、HLS等主被动客户端及服务器端的接入。在多协议并发工作的同时，每种协议还支持多端推送或被动接入。主要特性 H.264/AVC High Profile Level 4.1、H.264/AVC High Profile Level 4.0及H.264/AVC High Profile Level 3.0编码，先进的视频预处理算法 MBAFF（宏块自适应帧场编码） 业界首款三重B帧预测，在优秀图像质量的情况下最大程度降低带宽 先进的VXT2二阶运动预测技术、运动预测精确、提高图像细节完整性 自适应GOP结构，自动探测图像内容，自适应插入I帧 自适应加权预测技术，提高敏感区域图像质量 音频编码支持AAC ，MPEG1 Audio Layer 2 HDMI，HD/SD-SDI数字视频输入 HDMI，HD/SD-SDI数字音频输入 CVBS模拟符合视频输入 非平衡左右声道输入 PAL、NTSC标清视频格式 高清720P、1080I、1080P视频格式 支持本地视频预览 支持TS OVER UDP输出,支持32个客户端 支持FLV OVER RTMP输出，支持32个目标服务器 支持ASF OVER HTTP输出，支持32个客户端 支持向Adobe FMS发布实时直播流，支持32个目标服务器 支持向microsoft WMS发布时时直播流 支持iOS系统终端设备接入，支持32个客户端 液晶&按键操作 嵌入式WEB网络管理 低功耗技术指标输入 视频 HD/SD-SDI，BNC接口(X4)（选配） HDMI (HDCP Support) (X4) CVBS,BNC接口(X4) 音频 HD/SD-SDI内嵌音频(X4) （选配） HDMI内嵌音频(X4) 非平衡左右声道输入，BNC接口(X4)视频 分辨率 1920×1080P 1920×1080i 1280×720P 720×480P/i (NTSC) 720×576P/i(PAL) 480x320P/i 320x240P/i 编码 H.264/AVC High Profile Level 4.1(高清)H.264/AVC High Profile Level 4.0(高清)H.264/AVC High Profile Level 3.0(标清)H.264/AVC Main Profile Level 3.0(标清) 压缩率 1Mbps(720P60) 码率 0.3Mbps~30Mbps 码率控制 CBR/VBR GOP类型 IP IBP IBBP IBBBP IBBBBP 帧率 15Hz – 60Hz音频 编码 AAC-LC、MPEG-1 Layer 2 采样率 48KHz 采样精度 24 bit 码率 30Kb/s~384Kb/s以太网输出 1路RJ45网络输出操作 液晶+按键操作，网络管理(WEB)，英文操作界面 可通过本地网络进行在线软件升级机电 环境 0~45℃(工作)，-20~80℃(存储) 尺寸(宽x长x高) 1U机箱 (482mm×440mm×44.5mm) 重量 5Kg 电源 AC 110V±10%，50/60Hz或AC 220V±10%，50/60Hz 功耗 38W

产品详细介绍供应机房高温烟雾报警器，箱变烟雾报警器厂家，常开烟雾报警器名称：点型光电式烟雾探测器型号:SN-828-2PL(高温型)  生产厂家：世宁科技本“烟感探头”是根据感应烟雾颗粒的原理来工作，独特的结构设计以及光电信号处理技术，具有防尘、防虫抗外界光线干扰等功能。对缓慢阴燃或明燃产生的可见烟雾，有较好的反应。适用于住宅、商场、仓库等室内环境的烟雾检测。  “烟感探头”是非编码型烟雾探测器，直接接入DC12V直流电源即可工作，并有一对输出触点，正常时触点闭合，报警后触点断开，无烟会自动复位。功能特点：1、采用微处理器控制2、自动复位/断电复位可选3、红外光电传感器4、联网输出N.C. / N.O.可选5、LED指示报警6、金属屏蔽罩，抗电磁干扰7、环境适应性强  8、SMT工艺制造， 稳定性强 9、防尘、防虫、抗白光干扰设计技术参数： 　　工作电压：DC9-35V  　　静态电流：≤2mA 　　报警电流：≤10mA  　　工作温度：-30℃～+85℃  　　工作湿度：≤95%RH  　　报警方式：联网输出 / LED指示报警  　　监测面积：20平方米 　　灵敏度等级：1级 　　报警输出：继电器输出（常开、常闭可选）  　　外形尺寸：Φ104*51mm烟雾探测器是一种在消防管理、安全防范系统中常用的报警器材，它工作可靠、体积小巧，使用方便、性能稳定、经济合理。销售经理： 刘生 15013775514/0755-89206127 商务Q 272820915供应机房高温烟雾报警器，箱变烟雾报警器厂家，常开烟雾报警器

产品详细介绍银川燃气泄漏报警器，西宁天然气报警器，兰州燃气报警器厂家产品名称：可燃气体报警器产品型号：SN-828-1U厂商：深圳市世宁科技有限公司技术参数：   工作电压：AC 85-265V   静态电流：≤90mA    报警电流：≤100mA   额定功率：  ≤2.5W（AC 220V供电）   报警指示：工作指示灯显红色闪烁   故障指示：工作指示灯显黄色长亮，蜂鸣器长鸣   工作温度：-10℃～+50℃     工作湿度：≤95%RH（无凝结现场）    报警声压：85dB/m     报警浓度：10%LEL     报警浓度误差：±5%LEL      外形尺寸： 110*70*40MM   安装方式：壁挂报警器应安装在有燃气具、有可能发生泄漏的房间，其他房间的 燃气泄漏有可能不发生警报。严禁在安装过程中，振动、跌落、冲击报警器，否则报警器将会失效。报警器的安装位置，不可正对油烟气。报警器不可安装在通风良好或气流较大处。报警器不可被其他物体遮蔽。报警器不可安装在冰箱、空调等振动物体旁。 亲，你还在为家里东西被盗而烦恼吗？亲，你还在为家中冒烟，液化气泄漏而担心吗？亲，你在外地工作，还在为小孩妻子的安全方面着想吗?亲，你还在为家里的生病的老人无人照料而忧心吗？不用担心，有世宁科技， 一切都是那么简单。世宁科技是专业生产家用安全防盗报警器，烟雾报警器，燃气报警器的生产厂家 。我公司秉着诚信第一，质优价低的信念竭诚为您服务。销售经理： 刘生 15013775514/0755-89206127 商务Q 272820915功能特点：    1、自动复位    2、高稳定性传感器    3、故障自动检测功能     4、采用SMT工艺制造    5、可联动机械手、电磁阀、排风扇    6、探测天然气、液化石油气    7、执行标准：GB15322/EN50194/UL1484用途：防煤天然气、液化石油气泄露引起的中毒及火灾的现场独立可燃气体报警器。银川燃气泄漏报警器，西宁天然气报警器，兰州燃气报警器厂家

产品详细介绍 液晶升降机是一种液晶显示器自动升降隐蔽的系统,它安装于各类专业办公桌内，实现空间的自动收纳，充分利用桌面以下的空间，把该系统和液晶显示器同时隐藏于桌底下，需要使用时，通过灵活的控制方式操控系统，使自动门打开，把液晶显示器缓缓升至桌面，也可随时根据使用者不同的使用习惯与视角，调整显示屏仰角角度便于观看，不用时又可以收回桌底，与桌面浑然一体。系统可以通过集中控制器集体控制，也可以单机控制。系统完美的解决了液晶显示器在普通安装在桌面时，遇到的桌面杂乱无章的线缆以及角度调整麻烦的情况，使会议室实现真正的完美、和谐与简洁的视听环境！此外，该系统还可以起到对显示器防尘、防盗的保护效果。DAH-17H型液晶升降机外形简约大方、经典时尚,适合办公室、会议室、指挥中心、调度室、中央控制室、产品演示厅、多媒体报告厅等各类高档场所使用。

         

在规范采样及针对性测试条件下，释光测年技术应用在埋藏陶器、烧土类考古受热材料的年代学研究中具有高准确度的优势，并有望确定最后一次考古受热事件（如祭祀、焚烧、烹煮等）的高精度年代。

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

本发明公开了一种提高二氧化钛光激发气敏性能的方法及装置， 该方法是在光气敏传感器工作过程中，通过对材料薄膜进行加热调控 （50℃-70℃），使气敏材料表面物理吸附水减少，从而对环境湿度不 敏感；其次，表面保留的化学吸附水在紫外光照下产生的自由羟基， 以及由低温加热下产生少量热激发诱导的光、热联合激发的协同效应， 可大幅度提高其响应恢复速度。装置包括材料基片、光激发源、光激 发控制模块、温度控制模块、信号调理模块、计算

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。